כיצד לבצע ניתוח נתונים?
כדי לבצע ניתוח נתונים, יהיה עליך לשמור על המידע שלך מאורגן היטב בתהליך האיסוף. השתמש במסד נתונים אלקטרוני, כגון Excel, כדי לארגן את כל הנתונים שלך בגיליון אלקטרוני שניתן לחפש בקלות. אם אתה עובד עם נתוני סקר עם תגובות כתובות, אתה יכול לקודד את הנתונים בצורה מספרית לפני שתנתח אותם. כאשר אתה מוכן להתחיל לנתח את הנתונים שלך, הפעל את כל הבדיקות עליהם החלטת לפני תחילת הניסוי. לדוגמה, אם אתה צריך להשוות את אמצעי הדגימות, השתמש במבחן t. לחלופין, כדי לנתח אמצעים של קבוצות, תרצה להשתמש בניתוח שונות. כדי ללמוד כיצד להציג את הנתונים שלך, המשך לקרוא!
שוחח עם אחרים שעשו ניתוח נתונים דומה כדי לקבל מושג כיצד לארגן את הנתונים הטובים ביותר.
ניתוח נתונים הוא שלב חשוב במענה לשאלה ניסיונית. ניתוח נתונים ממחקר מתוכנן היטב עוזר לחוקר לענות על שאלות. בעזרת נתונים אלה תוכלו גם להסיק מסקנות המקדמות את המחקר ותורמות למחקרים עתידיים. שמירה על נתונים מסודרים בתהליך האיסוף תסייע להקל על שלב הניתוח.
חלק 1 מתוך 4: ארגון הנתונים
- 1השתמש במסד נתונים אלקטרוני כדי לארגן את הנתונים. העתק את הנתונים לקובץ חדש לעריכה. לעולם לא תרצה לעבוד על קובץ נתוני האב במקרה שמשהו נפגם במהלך תהליך הניתוח. תוכנית כמו Excel מאפשרת לך לארגן את כל הנתונים שלך לגיליון אלקטרוני שניתן לחפש בקלות. תוכל להוסיף מסננים לנתונים שלך כדי להקל על העתקה והדבקה של מערכי נתונים נפרדים בין קבצים.
- היזהר בעת העברת נתונים לגיליון האלקטרוני הראשי. קל להעתיק ולהדביק בטעות בעמודות או בשורות הלא נכונות.
- במקרה שמשהו קורה לנתונים, אתה תמיד יכול לחזור לקובץ האב המקורי.
- 2קוד תגובות טקסט לצורה מספרית. אם אתה עובד עם נתוני סקר עם תשובות בכתב, יהיה עליך לקודד את הנתונים בצורה מספרית לפני שתוכל לנתח אותם. יתכן שתצטרך לפתח מערכת קידוד משלך לתגובות על סמך המידע שקיבלת והשאלות שאתה מנסה לענות עליהן עם הנתונים שלך.
- קוד תגובות "לא" בתור "0" ותגובות "כן" בתור "1".
- 3פתח מערכת לקבץ הנתונים שלך. כשתתחיל לאסוף נתונים, התחל לחשוב על הדרך הטובה ביותר לקבץ הכל. אם אתה עובד עם נושאים אנושיים או תגובות, יהיה עליך לתת לכל אדם קוד מספר או אות על מנת להגן על סודיות.
- זה יכול להיות הכי קל לשמור את כל הקבוצות שלך על גיליונות נפרדים בתוך מסמך אחד, מסמכים נפרדים לחלוטין או עמודות / שורות שונות באותו גיליון.
- שוחח עם אחרים שעשו ניתוח נתונים דומה כדי לקבל מושג כיצד לארגן את הנתונים הטובים ביותר.
- לדוגמא: אם ברצונך לדעת הבדלים בין גברים לנקבות, היית רוצה לוודא שכל הנתונים הגבריים מקובצים יחד וכל הנתונים הנשיים מקובצים יחד.
- 4בדוק אם קיימים טעויות בנתונים. בעת ארגון נתונים, יכול להיות הרבה העתקה והדבקה בין קבצים. מעת לעת בדוק את קובץ האב מול הנתונים שארגנת כדי לוודא שהמספרים לא התערבבו או הוצבו בעמודות הלא נכונות.
- אם אתה צריך להזין נתונים ידנית, הקפד לבדוק שוב את כל מה שנכנס.
לעולם לא תרצה לעבוד על קובץ נתוני האב במקרה שמשהו נפגם במהלך תהליך הניתוח.
חלק 2 מתוך 4: בחירת מבחנים סטטיסטיים
- 1הפעל מבחן t להשוואה בין שתי קבוצות. מבחן t הוא בדיקה סטטיסטית נפוצה מאוד המשמשת להשוואת אמצעי (ממוצעים) של דגימות. נעשה שימוש במבחן t מדגם אחד כדי לבדוק שהמדגם הממוצע מובהק סטטיסטית מערך ידוע. מבחן t-דו מדגם משמש מבחן כי שני יש קבוצות באמצעים שונים סטטיסטית.
- בדרך כלל משתמשים במבחני t מדגם אחד בפיזיקה וייצור מוצרים: אתה יודע את הערך שעל המדגם שלך צריך להיות, כך שאתה משווה את הממוצע שאתה מקבל לערך הידוע הזה.
- בשתי בדיקות t לדוגמא משתמשים בדרך כלל בתחום הביו-רפואי והקליני.
- 2השתמש ב- ANOVA לניתוח אמצעי קבוצות. ANOVA (ניתוח שונות) נפוץ מאוד בתחומים הביו-רפואיים כדי להשוות אמצעים של מספר קבוצות. ANOVAs הם כלי רב עוצמה למציאת הבדלים כאשר אתה בוחן השוואות רבות.
- ניתן להשתמש ב- ANOVA חד כיווני להשוואת האמצעים של מספר קבוצות לקבוצת ביקורת אחת. לדוגמא, אם הייתה לך קבוצת ביקורת אחת ושלוש קבוצות בדיקה, היית משתמש ב- ANOVA חד כיווני כדי להשוות את כל האמצעים ולראות אם ישנם שונים.
- ANOVA דו כיווני משמש להשוואת האמצעים של מספר קבוצות עם מספר משתנים. לדוגמה, אם היית רוצה לדעת אם גם גנוטיפ וגם מין של אורגניזם משפיעים על הנתונים שלך, היית מפעיל ANOVA דו כיווני נגד קבוצות הביקורת.
- 3הפעל רגרסיה לינארית לבדיקת השפעות משתנות. בדיקת רגרסיה ליניארית בוחנת את הווריאציה של המשתנה הבלתי תלוי ובודקת האם השונות הזו גורמת לשינוי שנראה במשתנה התלוי.
- נעשה שימוש במבחן זה כאשר רוצים למדוד את חוזק הקשר בין שני משתנים.
- לדוגמא, אם היית רוצה לבדוק את הקשר בין הדופק שלך למהירות שאתה עובר על הליכון, היית משתמש ברגרסיה ליניארית.
- 4השתמש ב- ANCOVA כדי להשוות בין שני קווי רגרסיה. אם אתה רוצה להשוות את הקשר בין שתי קבוצות שונות לאותו משתנה, אתה יכול להשתמש ב- ANCOVA (ניתוח של משתנות). ANCOVA מאפשר לך לשלוט על הווריאציה שאתה עשוי לראות מהמשתנה העצמאי בין שתי קבוצות.
- לדוגמא, אם היית רוצה לבדוק אם זכרים ונקבות סובלים מדופק אחר של מנוחה בטמפרטורות שונות, היית משתמש ב- ANCOVA. היית מכין שני קווי רגרסיה (אחד לנקבות ואחד לגברים) של קצב הלב לעומת הטמפרטורה. אז היית משתמש ב- ANCOVA כדי להשוות בין שתי השורות כדי לראות אם הן שונות.
- 5גלה לבדיקות סטטיסטיות נוספות לבד. המבחנים שהוצגו אינם רשימה ממצה של מבחנים זמינים. אלה כמה מהבדיקות הנפוצות יותר בהן משתמשים, אך ישנן וריאציות רבות ובדיקות מורכבות יותר שעשויות להיות טובות יותר עבור הנתונים שלך. כאשר אתה מתכנן את הניסויים שלך, בצע חיפוש יסודי כדי להחליט באילו בדיקות להשתמש.
- יש כמה תרשימים ומאמרים מועילים שיעזרו לך בבחירת מבחן על סמך הנתונים שאתה אוסף.
- עיין במאמרים מ- NIH ומאוניברסיטאות או בספרי סטטיסטיקה מקוונים למידע נוסף.
כדי לבצע ניתוח נתונים, יהיה עליך לשמור על המידע שלך מאורגן היטב בתהליך האיסוף.
חלק 3 מתוך 4: ניתוח הנתונים
- 1הגדירו בבירור את שאלות המחקר. לעולם אל תאבד את המיקוד של המחקר ויצמד לתכנון המחקר ולמשתנים המוגדרים. אסטרטגית מחקר טוב כרוך בריצת ניסויים מתוכננים היטב ואיסוף כמות נתון הזכות להשיב על שאלת המחקר.
- לפני שתתחיל לאסוף נתונים, עליך לדעת בדיוק כמה דוגמאות אתה הולך לאסוף בכל קבוצה ואילו בדיקות סטטיסטיות תריץ.
- 2התייעץ עם סטטיסטיקאי. סטטיסטיקה יכולה להסתבך מאוד מהר מאוד, במיוחד עם מערכי נתונים גדולים. לפני שתתחיל בניסוי, שוחח על הכל עם סטטיסטיקאי. הם יכולים לעזור לך להבין אילו בדיקות מתאימות לניתוח הנתונים שלך וכמה דוגמאות תצטרך בכל קבוצה כדי שיהיה לך הכוח המתאים להריץ את הבדיקות שלך.
- מומלץ גם להיפגש איתם שוב לאחר איסוף הנתונים. הם יכולים לעזור לך לנתח את הנתונים ולוודא שהכל נעשה כמו שצריך.
- שאל אותם לגבי הגודל הנכון של המחקר שלך, אילו סוגים של מבחנים סטטיסטיים יעזרו לך לענות על שאלות המחקר שלך ומה מגבלות הבדיקות.
- זכור, בדיקה סטטיסטית פשוט אומרת לך את ההסתברות שתוצאה תתרחש או לא תתרחש. עליכם להיזהר לא לבלבל בין מובהקות סטטיסטית לבין משמעות קלינית או רלוונטיות פיזיולוגית.
- 3הפעל את המבחנים הסטטיסטיים שנבחרו. לאחר איסוף הנתונים והכנתם, תוכלו להתחיל להריץ את כל הבדיקות שהחלטתם לבצע לפני תחילת הניסוי. יש להשתמש בתוכניות ספציפיות לניתוח נתונים לתהליך זה. בדיקות אלה מורכבות והרבה יותר קל להפעיל אותן באמצעות תוכנית כגון SAS, R, Stata או GraphPad Prism.
- SAS, Stata ו- R דורשים קצת ניסיון בתכנות. יתכן שתצטרך להתייעץ עם מישהו שהוכשר לשימוש בתוכניות אלה או לעבור קורס בכדי להשתמש בבקיאותן.
אם אתה עובד עם נתוני סקר עם תגובות כתובות, אתה יכול לקודד את הנתונים בצורה מספרית לפני שתנתח אותם.
חלק 4 מתוך 4: הצגת הנתונים
- 1הכינו גרפים שהם איכות פרסום. ישנן תוכנות רבות המאפשרות לך להפוך את הנתונים שלך לגרפים יפים. תוכניות ניתוח סטטיסטי כוללות גם יכולות גרף המפיקות נתוני איכות פרסום. העבר את הנתונים שלך לאחת מהתוכניות הללו והפוך אותם לגרף.
- תוכניות נפוצות הן GraphPad Prism ו- R.
- 2תייג את כל הצירים בצורה ברורה. בעת הצגת נתונים, חשוב לתייג הכל בצורה ברורה כדי שאנשים יוכלו לפרש בקלות את מה שהגרף אומר להם. יש לתייג את כל הצירים בגופן קל לקריאה בגודל גדול מספיק לקריאה מבלי לפזול.
- אם יש לך מערכי נתונים מרובים בגרף יחיד, ודא שכולם מתויגים כהלכה.
- 3השתמש בכוכביות כדי לציין משמעות. על הנתונים שיש הבדלים משמעותיים בין הקבוצות, אתה רוצה לציין זאת ישירות על הדמות. שרטט קו בין שתי הקבוצות השונות באופן משמעותי והציב כוכבית מעל הקו.
- וודא כי אגדת הדמויות מסבירה מה משמעות הכוכבית, באיזה מבחן סטטיסטי נעשה שימוש ומהו ערך ה- p בפועל של הבדיקה.
- 4קיבץ נתונים דומים יחד. אם יש לך מספר גרפים של נתונים דומים, קיבץ אותם יחד לדמות אחת. זה יעזור לך להבין את הנתונים אם אתה יכול להסתכל על כל הנתונים הדומים בו זמנית. קל יותר לראות מגמות ולהסיק מסקנות לגבי הנתונים שלך.
- בתוכניות רבות יש עורכי גרפים המאפשרים גם לבצע פריסות של מספר גרפים.
- ודא שלכל הגרפים יש את אותם גודל גופנים והשתמש באותם סמלים בין מערכי הנתונים.
- 5כתוב אגדת דמות מפורטת. אגדת הדמויות מאפשרת לכל מי שמסתכל על הנתונים שלך להבין מה בדיוק מוצג בגרף. האגדה אמורה לספר לקורא כמה עותקים משוכפלים בתוך כל קבוצה ובאילו מבחנים סטטיסטיים שימשו לניתוח הנתונים.
- פרטים על הסטטיסטיקה צריכים להיכלל גם באגדה: ציוני z, ציוני t, ערכי p, דרגות חופש וכו '.
תגובות (3)
- זה מאמר נהדר ומאוד מועיל בשבילי. תודה רבה לכל חברי הצוות של המדריך.
- הסבר נהדר לתהליך המחקר האיכותני.
- מאמר זה ממש מועיל לי לדעת כיצד לנתח את הנתונים באחרים או באופן שיטתי.
